| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | AKTS | |
| Programlama | YBS202 | 4 | 3 + 1 | 7,0 |
| Birim Bölüm | YÖNETİM BİLİŞİM SİSTEMLERİ |
| Derece Seviye | Lisans - Zorunlu - Türkçe |
| Dersin Verilişi | Yüz Yüze |
| EBS Koordinatörü | Doç. Dr. Nur Kuban TORUN (Yıl: 2024 - 2025) |
| Ders Veren | Doç. Dr. Nur Kuban TORUN |
| Amaç |
Bu dersin amacı, öğrencilere yaygın kullanıma sahip programlama dillerini kullanarak programcılığın mantığını kavratmak ve temel seviyede programlama yapabilme becerisi kazandırmaktır. Öğrenciler R ve Python programlama dillerini öğrenerek veri yapıları, algoritmalar ve istatistiksel yöntemler üzerinde uygulama yapabilecek, böylece bilişim sistemleri ve veri analizi alanında temel yetkinlikler edineceklerdir. |
| Ders İçeriği |
Bu dersin içeriği, öğrencilerin yaygın kullanıma sahip programlama dilleriyle programcılığın mantığını kavramasını sağlamak ve temel seviyede programlama yapabilme becerisi kazandırmak üzerine kurgulanmıştır. Ders kapsamında geliştirilen algoritmaların R ve Python ortamında kodlanması, yapılan analizlerin değerlendirilmesi ve sonuçların görsel çıktılara dönüştürülmesi hedeflenmektedir. Ayrıca öğrenciler, yeni algoritmalar oluşturma ve bu algoritmaları programlama dili ile uygulama becerisi kazanırlar. |
| Ders Kaynakları |
Özkan, B. & Özkan, Y., (2017), “R ile Programlama”, 1.Baskı, Papatya Bilim Yayınevi.
Özkan, B. & Özkan, Y., (2023), “Veri Bilimi İçin Python”, 1.Baskı, Papatya Bilim Yayınevi. |
| Açıldığı Öğretim Yılı | 2016 - 2017 2017 - 2018 2018 - 2019 2019 - 2020 2020 - 2021 2021 - 2022 2022 - 2023 2023-2024 2024 - 2025 2025 - 2026 |
| Yarıyıl İçi Çalışmalar | Katkı Yüzdesi (%) |
| Ara Sınav 1 | 30 |
| Ödev 1 | 20 |
| Toplam | 50 |
| Yarıyıl Sonu Çalışmalar | Katkı Yüzdesi (%) |
| Final | %50 |
| Toplam | %50 |
| Yarıyıl İçinin Başarıya Oranı | %50 |
| Yarıyıl Sonu Çalışmalar | %50 |
| Toplam | %100 |
| Kategori | Ders İlişki Yüzdeleri (%) |
|
Aktarılabilir Beceri Dersleri
|
0
|
|
Beşeri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
|
0
|
|
Destek Dersleri
|
0
|
|
Ek Dersler
|
0
|
|
Kategori
|
0
|
|
Mesleki Seçmeli Dersler
|
0
|
|
Temel Meslek Dersleri
|
0
|
|
Uygulama Dersleri
|
0
|
|
Uzmanlık / Alan Dersleri
|
100
|
|
Yetkinlik Tamamlayıcı Ders
|
0
|
| Ders İş Yükü | Öğretim Metotlar / Öğretim Metodu | Süresi (Saat) | Sayısı | Toplam İş Yükü (Saat) |
| Dinleme ve anlamlandırma | Ders | 1 | 14 | 14 |
| Önceden planlanmış özel beceriler | Problem Çözme | 3 | 14 | 42 |
| Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme | Tartışmalı Ders | 1 | 14 | 14 |
| Gözlem/durumları işleme, Bilişim, yönetsel beceriler, takım çalışması | Laboratuar | 1 | 14 | 14 |
| Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim | Sınıf Dışı Çalışma | 1 | 14 | 14 |
| Ara Sınav 1 | Ara Sınav 1 | 30 | 1 | 30 |
| Kısa Sınav 1 | Kısa Sınav 1 | 11 | 1 | 11 |
| Final | Final | 40 | 1 | 40 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 179 | |||
| AKTS = Toplam İş Yükü (Saat) / 25.5 (s) | 7,02 | |||
| AKTS | 7,0 | |||
| Hafta | Konu | Öğretim Metodu |
|---|---|---|
| 1 | R ve Python Programlama Diline Giriş | Laboratuar |
| 2 | Vektör ve Faktörler | Laboratuar |
| 3 | Dizi ve Matrisler | Laboratuar |
| 4 | Listeler | Laboratuar |
| 5 | Veri Çerçevesi | Laboratuar |
| 6 | Karakter Dizinleri | Laboratuar |
| 7 | Veri Giriş ve Çıkış İşlemleri | Laboratuar |
| 8 | Ara Sınav ve Örnek Soru Çözümü | Laboratuar |
| 9 | Program Denetimi | Laboratuar |
| 10 | Fonksiyonlar | Laboratuar |
| 11 | Grafikler | Laboratuar |
| 12 | R ve Python ile İstatistik( Merkezi Eğilim Ölçüleri Ve Dağılım Ölçüleri) | Laboratuar |
| 13 | R ve Python ile İstatistik( Olasılık Dağılımları- Normal Dağılım ve Binom Dağılımı) | Laboratuar |
| 14 | R ve Python ile İstatistik( Hipotez Testleri ve Regresyon Analizi) | Laboratuar |
| Ders Öğrenme Çıktısı | Ölçme Değerlendirme | Öğretim Metodu | Öğrenme Faaliyeti |
| Öğrenciler R ve Python programlama dillerinin temel yapısını, veri tiplerini ve programlama ortamlarını açıklayabilir. | Laboratuvar Çalışması | Problem Çözme | Önceden planlanmış özel beceriler |
| Öğrenciler fonksiyonlar ve grafikler kullanarak veri analizi ve görselleştirme yapabilir. | Laboratuvar Çalışması | Laboratuar | Gözlem/durumları işleme, Bilişim, yönetsel beceriler, takım çalışması |
| Öğrenciler R ve Python kullanarak temel istatistiksel yöntemleri (merkezi eğilim, dağılım ölçüleri, olasılık dağılımları, hipotez testleri, regresyon analizi) uygulayabilir ve yorumlayabilir. | Laboratuvar Çalışması | Laboratuar | Gözlem/durumları işleme, Bilişim, yönetsel beceriler, takım çalışması |
| Öğrenciler veri giriş-çıkış işlemleri, karakter dizinleri ve program denetimi konularında algoritmalar tasarlayabilir ve uygulayabilir. | Laboratuvar Çalışması | Laboratuar | Gözlem/durumları işleme, Bilişim, yönetsel beceriler, takım çalışması |
| Öğrenciler vektör, faktör, dizi, matris, liste ve veri çerçevesi gibi temel veri yapıları ile çalışabilir. | Laboratuvar Çalışması | Problem Çözme | Önceden planlanmış özel beceriler |
DERS ÖĞRENME ÇIKTISI |
PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 | PÇ 13 | PÇ 14 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Öğrenciler R ve Python programlama dillerinin temel yapısını, veri tiplerini ve programlama ortamlarını açıklayabilir. | 5 | 4 | 3 | 3 | 4 | 2 | 2 | 3 | 3 | 2 | 4 | 4 | 4 | 4 | ;
| Öğrenciler fonksiyonlar ve grafikler kullanarak veri analizi ve görselleştirme yapabilir. | 5 | 4 | 3 | 5 | 4 | 2 | 3 | 3 | 4 | 3 | 5 | 5 | 4 | 5 | ;
| Öğrenciler R ve Python kullanarak temel istatistiksel yöntemleri (merkezi eğilim, dağılım ölçüleri, olasılık dağılımları, hipotez testleri, regresyon analizi) uygulayabilir ve yorumlayabilir. | 5 | 4 | 3 | 4 | 5 | 2 | 3 | 4 | 4 | 3 | 5 | 5 | 5 | 5 | ;
| Öğrenciler veri giriş-çıkış işlemleri, karakter dizinleri ve program denetimi konularında algoritmalar tasarlayabilir ve uygulayabilir. | 5 | 3 | 3 | 4 | 4 | 2 | 3 | 3 | 4 | 3 | 5 | 5 | 4 | 4 | ;
| Öğrenciler vektör, faktör, dizi, matris, liste ve veri çerçevesi gibi temel veri yapıları ile çalışabilir. | 5 | 3 | 3 | 4 | 4 | 2 | 2 | 3 | 3 | 3 | 5 | 4 | 4 | 4 | ;
| Ortalama Değer | 5 | 3,6 | 3 | 4 | 4,2 | 2 | 2,6 | 3,2 | 3,6 | 2,8 | 4,8 | 4,6 | 4,2 | 4,4 |
